企業におけるAIの応用は成熟段階に入ったのでしょうか？

マッキンゼーは、AI が多くの業務活動を自動化するという見通しに楽観的である一方で、あらゆる規模の自動化を実現するには何十年もかかることを認めています。 CIO やその他の経営幹部は、多くのベンダーやコンサルタントによる誇大宣伝の中で、このことを念頭に置く必要があります。

企業内での有意義な AI の導入が、多くの人が考えるよりも長くかかっている理由は数多くあります。

人間の仕事の複雑さ

平均的な人は 1 時間あたり 2,000 回の意思決定を行っていると推定されています。これらの決定の多くは日常的なものであり、あまり考える必要がありませんが、中にははるかに複雑で微妙な決定もあります。職場では、安全性、社会的規範、同僚や雇用主のニーズ、正確性、戦略的目標などの問題を考慮するために、複数の入力を効率的に迅速に処理します。同時に、さまざまなシステムやプロセスを使用して、これらの決定を口頭、書面、ジェスチャーで伝えることができます。

コンピューティング技術とデータへのアクセスの改善により、企業は日常的な価値の低い意思決定を改善できるようになったかもしれませんが、より複雑な意思決定には依然として人間による入力と監視が必要です。企業の評判は社内で下される決定によって決まり、一度失うと回復するのは困難です。チャットボットは現在人間のコールセンターで行われている多くの機能を引き継ぎますが、これらの機能は、データ入力や回答内容など、厳密に定義されたパラメータの範囲内で動作します。

AI幻覚

大規模な言語モデルが、本物のように見えても実際には架空の結果を提示する AI 幻覚の問題は、企業の AI 展開において過小評価されるべきではありません。 ChatGPT の幻覚率は 15% から 20% と推定されていますが、これはビジネス上重要な意思決定には受け入れられない数値です。

企業での展開では、検証済みのプライベート データを使用して大規模な言語モデルをトレーニングし、微調整することで幻覚を軽減できます。クエリを認証されたプロンプトに制限し、Langkit や Guardrails などのオープンソース ツールや Galileo などの独自製品を統合することで、さらなる改善を実現できます。これらのツールとフレームワークはまだ開発の初期段階にあり、ユーザーは複数のアプローチとソリューションを試す必要があります。広く使用されるようになるまで、幻覚を許容できるレベルまで減らすには少なくとも数年かかるだろう。

習慣とワークフローの変更

スマートフォンやソーシャルメディアなどの新しいテクノロジーの消費者による導入は急速に進んでいますが、企業内での導入は一般的にはるかに遅いです。ワークフロー、ユーザー トレーニング、テクノロジ パスの依存関係により、新しいハードウェアおよびソフトウェア ソリューションの展開が緩和されます。クラウド コンピューティング、共通データ形式、API により、これらの障壁はいくらか低下しましたが、依然として大きな障壁となっています。最近のガートナー社の調査によると、顧客サービス担当者の 45% が新しいテクノロジーの導入を避け、従来のシステムやツールに頼ることを選んでいることが明らかになりました。

クラウド コンピューティングのパイオニアで Box の CEO であるアーロン レヴィ氏は最近、AI が近い将来にデジタル変革の取り組みに大きな影響を与えることができるかどうかについて懐疑的な見方を示し、「実際の人間が行う作業の 10 分を、何らかのレベルの効率で、運用タスク フローで置き換えるには、まだ少し時期尚早だと思います」と述べています。

エンタープライズ AI の今後はどうなるのでしょうか?

AIGC に関する当初の誇大宣伝と興奮は薄れ始めており、より現実的な期待が生まれつつあります。 6月、ChatGPTのサイトへのトラフィックは5月から約10%減少し、ユーザーがサイトに費やす時間は9%減少しました。企業内で実際にこれらの新しいツールを使用するには、多くのカスタマイズと投資が必要になることは明らかです。この認識の背景には、多くの手作業の複雑さと繊細さ、そして企業が消費者の信頼を維持する必要性があります。しかし、潜在的な報酬は莫大なものなので、この旅に出ないのは賢明ではないでしょう。